Python Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Learning
تُعد قناة Python Learning (@python_per_month) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 28 467 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 593 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 671 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 28 467 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -258، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.41% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 997 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 971 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“№ 4974297878
Обучающий канал по Python
Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy
По всем вопросам @mascarov_valentin
Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
28 467
المشتركون
-624 ساعات
-717 أيام
-25830 أيام
أرشيف المشاركات
28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает copy-on-write (COW) в Python и в каких случаях он применяется?
Ответ ⬇️
Copy-on-write (COW) — это оптимизация, при которой объект копируется только при попытке его изменения. В Python это особенно заметно при использовании fork() в многопроцессных программах: дочерний процесс получает копию памяти родительского процесса, но реальные копии данных создаются только при их изменении.
Это помогает эффективно использовать память при работе с процессами, но может привести к неожиданным накладным расходам, если изменять большие объёмы данных после fork().
Пример использования ⚙️
import os data = [1] * 10**6 # Большой список pid = os.fork() if pid == 0: # Дочерний процесс data[0] = 42 # Копирование происходит только здесь! print("Дочерний процесс завершён") else: print("Родительский процесс")Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ sys.setprofile()
Метод
sys.setprofile() позволяет установить функцию профилирования, которая вызывается при каждом вызове, возврате или исключении в Python-коде. Это полезно для отладки, анализа производительности и трассировки выполнения кода.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ functools.singledispatch
Метод
functools.singledispatch позволяет создавать перегруженные функции на основе типа первого аргумента. Это полезно для написания обобщённого кода без сложных if isinstance(...).
Python Learning 👩💻28 466
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?
Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!
Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.
Что узнаешь на эфире:
✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python
Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqumRSUd
28 466
⚙️ threading.Timer()
Метод
threading.Timer() позволяет создавать таймеры, которые выполняют определенную функцию через заданный интервал времени. Это полезно для отложенного выполнения задач без блокировки основного потока.
Python Learning 👩💻28 466
🚫 Антипаттерн недели: Использование mutable default arguments
В Python опасно использовать изменяемые объекты (списки, словари, множества) как значения по умолчанию в аргументах функций. Это приводит к непредсказуемому поведению, так как объект создаётся один раз при определении функции и сохраняет своё состояние между вызовами.
✔️ Используйте
None в качестве значения по умолчанию и создавайте новый объект внутри функции.
Python Learning 👩💻28 466
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Нажмите на ссылку: Вход
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает cooperative
multitasking в Python, и почему asyncio не использует потоки?
Ответ ⬇️
В Python asyncio использует кооперативную многозадачность (cooperative multitasking), где задачи передают управление друг другу явно (await). Это отличается от потоков (threading), которые работают конкурентно, но ограничены GIL.
Асинхронность полезна для операций ввода-вывода (сетевые запросы, работа с файлами), так как позволяет одной задаче выполняться, пока другая ждёт результата.
Пример использования ⚙️
import asyncio async def task(name, delay): await asyncio.sleep(delay) print(f"Задача {name} завершена") async def main(): await asyncio.gather(task("A", 2), task("B", 1)) asyncio.run(main())Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ signal.setitimer()
Метод
signal.setitimer() позволяет устанавливать таймер, который автоматически отправляет сигнал процессу через заданные интервалы времени. Это полезно для периодического выполнения кода без создания потоков.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ sys.addaudithook()
Метод
sys.addaudithook() позволяет отслеживать определённые события в Python, такие как импорт модулей, вызовы системных функций и доступ к ресурсам. Это полезно для мониторинга безопасности и отладки.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ importlib.reload()
Метод
importlib.reload() позволяет повторно загрузить модуль во время выполнения программы. Это полезно для динамической перезагрузки кода без необходимости перезапуска интерпретатора.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ gc.get_objects()
Метод
gc.get_objects() из модуля gc позволяет получить список всех объектов, отслеживаемых сборщиком мусора в Python. Это полезно для анализа утечек памяти и отладки.
Python Learning 👩💻28 466
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | Вакансии с удаленкой
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
Подпишись, чтобы не потерять ☝️
28 466
⚙️ sys._getframe()
Метод
sys._getframe() позволяет получить объект текущего или родительского стека вызовов. Это полезно для отладки, анализа кода и динамического доступа к локальным переменным.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ __import__()
Встроенная функция
__import__() позволяет динамически импортировать модули во время выполнения программы. Это полезно, когда имя модуля заранее неизвестно или зависит от условий.
Python Learning 👩💻28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Множество (set) в Python хранит только уникальные элементы, поэтому дубликаты 3 и 4 автоматически удаляются при создании numbers. Операция add(3) не изменяет множество, так как 3 уже в нём есть. Операция remove(2) удаляет 2 из множества. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ dis.Bytecode()
Метод
dis.Bytecode() из модуля dis позволяет анализировать байт-код Python-функций. Это полезно для оптимизации кода и понимания его работы на уровне интерпретатора.
Python Learning 👩💻28 466
🚫 Антипаттерн недели: Использование
range(len()) вместо enumerate()
В Python часто используют range(len(lst)) для итерации по списку с индексами, но это снижает читаемость кода и не является идиоматичным способом перебора элементов.
✔️ Используйте enumerate(), который позволяет одновременно получать индекс и значение элемента, делая код более читаемым и питоничным.
Python Learning 👩💻28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает
weakref в Python, и когда его стоит использовать?
Ответ ⬇️
Модуль weakref позволяет создавать слабые ссылки на объекты, которые не предотвращают их сборку мусора. Это полезно, когда нужно отслеживать объекты без продления их времени жизни, например, в кешах или при управлении зависимостями в больших структурах данных.
Пример использования ⚙️
import weakref class Data: def __del__(self): print("Объект удалён") obj = Data() weak_ref = weakref.ref(obj) print(weak_ref()) # <__main__.Data object at 0x...> del obj print(weak_ref()) # None (объект удалён)Python Learning 👩💻
